scikit-learn-contrib / imbalanced-learn
A Python Package to Tackle the Curse of Imbalanced Datasets in Machine Learning
scikit-learn-contrib/imbalanced-learn має індекс здоров’я 87 зі 100, що відповідає смузі «Відмінний». Найвищий показник — Community & Adoption (94/100), найнижчий — Vitality (57/100). Останнє оновлення було 59 днів тому. Більшість нещодавньої роботи виконує один учасник.
Індекс здоров'я програмного забезпечення
Метрики згруповано у зважені категорії на шкалі 1–100. Загальна оцінка починається як їхнє зважене середнє, відкаліброване за розподілом публічного реєстру, тож діапазони мають перцентильний зміст; коли публічні дані активують Політику юрисдикцій високого ризику, рейтинг коригується й отримує верхню межу 34 («У зоні ризику»).
Профіль оцінок
Кожна вісь — окрема категорія. Форма важить більше, ніж середнє: здоровий об'єкт заповнює всю фігуру, тоді як профіль із піками та провалами означає, що сила в одному вимірі маскує ризик в іншому.
Зважений загальний бал 73 калібровано до 87 за шкалою опублікованого індексу (калібрування реєстру 2026-08-02).
Власність
За цим репозиторієм стоїть організація — спільна, підзвітна опіка, здатна пережити будь-якого окремого мейнтейнера.
Пакетні екосистеми
| Реєстр | Пакет | Версія | Завантажень / міс | Версії | Остання публікація |
|---|---|---|---|---|---|
| PyPI | imbalanced-learn | 0.14.2 | 12 012 813 | 39 | 81 день тому |
Метрики за категоріями
Життєздатність
Чи живий проєкт — чи пишеться код і чи виходять релізи?
Активність розробки
Як обчислюється оцінка
| 18/36 | Свіжість push — останній push 59 дн. тому |
| 2.1/36 | Ритм комітів — 3/52 тижнів із комітами |
| 9/18 | Обсяг комітів — 9 комітів за останній рік |
| 5/10 | OpenSSF Scorecard: Maintained — 3 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5 |
Використані вхідні дані
| commits_last_year | 9 |
| human_commit_share | 0,9 |
| days_since_last_push | 59 |
| active_weeks_last_year | 3 |
Дисципліна релізів
Як обчислюється оцінка
| 27/27 | Випускає релізи — опубліковано 42 релізів |
| 36/36 | Свіжість релізів — останній реліз 81 дн. тому |
| 19.8/27 | Ритм релізів — реліз кожні ~118,3 дн. |
| 0/10 | OpenSSF Scorecard: Signed-Releases — немає даних |
Використані вхідні дані
| releases_count | 42 |
| latest_release_tag | 0.14.2 |
| releases_from_tags | ні |
| days_since_latest_release | 81 |
| mean_days_between_releases | 118,3 |
Спільнота та впровадження
Чи має проєкт користувачів, завантаження, увагу та влаштовані умови для контриб’юторів?
Популярність і впровадження
Як обчислюється оцінка
| 60/60 | Зірки — 7 121 зірок |
| 25/25 | Форки — 1 361 форків |
| 11.8/15 | Спостерігачі — 134 спостерігачів |
Використані вхідні дані
| forks | 1 361 |
| stars | 7 121 |
| watchers | 134 |
| growth_state | organic |
| growth_factor_pct | 100 |
Здоров'я спільноти
Як обчислюється оцінка
| 22.5/22.5 | README |
| 22.5/22.5 | Ліцензія — визнана ліцензія (MIT) |
| 18/18 | Настанови CONTRIBUTING |
| 0/13.5 | Кодекс поведінки |
| 7.2/7.2 | Шаблон issue |
| 6.3/6.3 | Шаблон PR |
Використані вхідні дані
| has_readme | так |
| has_license | так |
| readme_badges | 0 |
| has_contributing | так |
| has_issue_template | так |
| has_code_of_conduct | ні |
| readme_badge_services | — |
| has_pull_request_template | так |
Впровадження в екосистемі (завантаження)
Як обчислюється оцінка
| 80/80 | Щомісячні завантаження — 12 012 813 завантажень/місяць у pypi |
| 0/20 | Залежні пакети в реєстрі — ця екосистема цього не повідомляє |
Використані вхідні дані
| packages | imbalanced-learn |
| dependents | — |
| ecosystems | pypi |
| total_downloads | — |
| monthly_downloads | 12 012 813 |
| unverified_packages_excluded | — |
Сталість та врядування
Чи переживе проєкт своїх людей — бас-фактор, реактивність, хто за ним стоїть і як супроводжуються пакети?
Стійкість мейнтейнерів (бас-фактор)
Як обчислюється оцінка
| 9/54 | Бас-фактор — на 1 контриб’ютор(ів) припадає половина всіх комітів |
| 7.3/22.5 | Розподіл комітів — головний контриб’ютор — автор 67% комітів |
| 13.5/13.5 | Широта контриб’юторів — 81 контриб’юторів |
| 10/10 | OpenSSF Scorecard: Contributors — project has 23 contributing companies or organizations |
Використані вхідні дані
| bus_factor | 1 |
| contributors_sampled | 81 |
| top_contributor_share | 0,674 |
Реактивність на issue та PR
Як обчислюється оцінка
| 39.5/42 | Вирішення issue — закрито 94% issue |
| 24.9/30 | Прийняття PR — злито 445/537 вирішених PR |
| 0/13 | Newcomer PR acceptance — за 30 дн. не вирішено жодного PR від новачка |
| 1.5/15 | OpenSSF Scorecard: Code-Review — Found 4/23 approved changesets -- score normalized to 1 |
Використані вхідні дані
| merged_prs | 445 |
| open_issues | 37 |
| closed_issues | 582 |
| prs_merged_7d | 0 |
| prs_decided_7d | 0 |
| prs_merged_30d | 0 |
| prs_decided_30d | 0 |
| issue_closed_ratio | 0,94 |
| closed_unmerged_prs | 92 |
| first_time_authors_30d | 0 |
| first_time_prs_merged_30d | 0 |
| first_time_prs_decided_30d | 0 |
Власність та опіка
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | Підтримка власника — у власності організації |
| 0/20 | Верифікований домен |
| 20.2/25 | Охоплення власника — 638 підписників у scikit-learn-contrib |
| 23.1/25 | Послужний список — 32 публічних репозиторіїв, вік облікового запису ~10 р. |
Використані вхідні дані
| followers | 638 |
| owner_type | Organization |
| is_verified | ні |
| owner_login | scikit-learn-contrib |
| public_repos | 32 |
| account_age_days | 3 841 |
Супровід пакетів
Як обчислюється оцінка
| 25/25 | Опубліковано й доступно — 1 пакет(ів) у pypi |
| 35/35 | Свіжість публікацій — остання публікація 81 дн. тому |
| 20/20 | Історія версій — 39 опублікованих версій |
| 20/20 | Не застарілий — активний, не deprecated і не yanked |
Використані вхідні дані
| packages | imbalanced-learn |
| ecosystems | pypi |
| any_deprecated | ні |
| min_days_since_publish | 81 |
Інженерна якість
Чи наявні базові інженерні практики та документація?
Інженерні практики
Як обчислюється оцінка
| 24/24 | Процеси CI — 3 процес(ів) CI |
| 24/24 | Наявні тести |
| 16/16 | Конфігурація лінтера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black]) |
| 9.6/9.6 | Pre-commit-хуки |
| 0/6.4 | .editorconfig |
| 8/20 | OpenSSF Scorecard: CI-Tests — 9 out of 19 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4 |
Використані вхідні дані
| has_ci | так |
| has_tests | так |
| has_editorconfig | ні |
| has_linter_config | так |
| has_precommit_config | так |
Документація
Як обчислюється оцінка
| 30/30 | README |
| 25/25 | Каталог документації |
| 15/15 | Сайт документації / домашня сторінка — https://imbalanced-learn.org |
| 10/10 | Опис репозиторію |
| 10/10 | Теми — 5 тем |
| 10/10 | Wiki |
Використані вхідні дані
| topics | machine-learning, python, statistics, data-science, data-analysis |
| has_wiki | так |
| homepage | https://imbalanced-learn.org |
| docs_site | https://imbalanced-learn.org |
| has_readme | так |
| has_docs_dir | так |
| has_description | так |
Безпека
Чи міцні видимі практики безпеки й ланцюга постачання, без непослабленої пов’язаності з юрисдикціями високого ризику?
Стан безпеки
Як обчислюється оцінка
| 7.5/7.5 | Binary-Artifacts — no binaries found in the repo |
| 0/7.5 | Branch-Protection — branch protection not enabled on development/release branches |
| 1/2.5 | CI-Tests — 9 out of 19 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4 |
| 0/2.5 | CII-Best-Practices — no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 0.8/7.5 | Code-Review — Found 4/23 approved changesets -- score normalized to 1 |
| 2.5/2.5 | Contributors — project has 23 contributing companies or organizations |
| 10/10 | Dangerous-Workflow — no dangerous workflow patterns detected |
| 7.5/7.5 | Dependency-Update-Tool — update tool detected |
| 0/5 | Fuzzing — project is not fuzzed |
| 2.5/2.5 | Ліцензія — license file detected |
| 3.8/7.5 | Maintained — 3 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5 |
| 0/5 | Packaging — немає даних |
| 3.5/5 | Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7 |
| 0/5 | SAST — SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0 |
| 0/5 | Security-Policy — security policy file not detected |
| 0/7.5 | Signed-Releases — немає даних |
| 0/7.5 | Token-Permissions — detected GitHub workflow tokens with excessive permissions |
| 7.5/7.5 | Vulnerabilities — 0 existing vulnerabilities detected |
Використані вхідні дані
| source | openssf_scorecard |
| checks_evaluated | 16 |
| scorecard_version | v5.5.0 |
| checks_inconclusive | 2 |
| scorecard_aggregate | 5 |
Сповіщення про залежності
Як обчислюється оцінка
| 35/35 | Прямі залежності без відомих сповіщень — жодна пряма залежність не має відомих сповіщень |
| 25/25 | Непрямі залежності без відомих сповіщень — жодна непряма залежність не має відомих сповіщень |
| 0/40 | Немає задавнених сповіщень — жодне сповіщення не має дати публікації |
Використані вхідні дані
| source | osv |
| advisories | 0 |
| affected_packages | 0 |
| assessed_packages | 7 |
| unassessed_packages | 0 |
| affected_by_severity | none |
| direct_affected_packages | 0 |
Готовність до ШІ
Наскільки репозиторій оснащений для розробки та супроводу за участі ШІ-агентів? Має свідомо малу вагу (4%): агентний інструментарій — реальний сигнал супроводу, але репозиторій без нього все одно може отримати 100/100.
Контекст і настанови для агентів
Як обчислюється оцінка
| 0/45 | Інструкції для агентів — немає CLAUDE.md / AGENTS.md / правил редактора |
| 0/15 | Машиночитана документація (llms.txt) |
| 37.9/40 | Читабельна історія комітів — намір зазначено у 64 з 90 людських комітів (структурований заголовок або пояснювальний текст) |
Використані вхідні дані
| has_llms_txt | ні |
| llms_txt_url | — |
| legible_history_share | 0,711 |
| agent_instruction_files | — |
| agent_instruction_max_bytes | — |
Як обчислюється оцінка
| 18/18 | Розгортання однією командою — doc/Makefile |
| 22/22 | Автоматизовані тести |
| 11/11 | Конфігурація лінтера / форматера — pyproject.toml ([tool.ruff], [tool.black]) |
| 0/11 | Статична перевірка типів |
| 0/10 | Відтворюване середовище |
| 0/10 | Підтверджена практика роботи з агентами — серед останніх 100 комітів немає створених агентом |
| 8/8 | Автоматизоване супроводження — 10 з останніх 100 комітів — автоматичні оновлення залежностей |
| 7/10 | OpenSSF Scorecard: Pinned-Dependencies — dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7 |
Використані вхідні дані
| has_nix | ні |
| has_tests | так |
| lockfiles | — |
| has_dockerfile | ні |
| typed_language | ні |
| bootstrap_files | doc/Makefile |
| has_devcontainer | ні |
| has_linter_config | так |
| typecheck_configs | — |
| agent_commit_share | 0 |
| toolchain_manifests | — |
| dependency_bot_commit_share | 0,1 |
Читабельність коду для моделей
Як обчислюється оцінка
| 0/45 | Типізований код — Python без конфігурації перевірки типів |
| 55/55 | Керовані розміри файлів — 0/145 файлів вихідного коду понад 60 КБ |
Використані вхідні дані
| primary_language | Python |
| largest_source_bytes | 58 645 |
| source_files_sampled | 145 |
| oversized_source_files | 0 |
Машиночитні інтерфейси
Як обчислюється оцінка
| 0/40 | Схема API (OpenAPI/GraphQL/proto) — не застосовно до цього типу програмного забезпечення |
| 0/20 | Сервер MCP — не застосовно до цього типу програмного забезпечення |
| 40/40 | Придатні до запуску приклади — examples |
Використані вхідні дані
| example_dirs | examples |
| has_mcp_signal | ні |
| api_schema_files | — |
| interfaces_expected_of | — |
Ключові факти
Попередження щодо збору даних
- Star history unavailable: GitHub GraphQL error: Resource not accessible by personal access token
- Star history carried forward from 2026-07-16: GitHub restricted the stargazers API to repository admins, so it can no longer be collected. The repository has 7121 stars today.
Докладніше
Історія зірок і форків 7 113 ★ / 1 361 ⇿
Коли додано кожну зірку й форк — зібрано з GitHub і згруповано за днями. Кумулятивне зростання розміщено просто над денними додаваннями, з яких воно складається, тож їх видно одне проти одного: рівномірне органічне накопичення виглядає зовсім інакше, ніж різкий короткочасний сплеск. Там, де цю різницю можна виміряти, її подано як автентичність росту.
Показано лише найновішу історію — цей репозиторій перевищує вікно збору, тож найраніша історія не захоплена.
Історію зірок показано станом на 2026-07-16. У липні 2026 року GitHub обмежив доступ до API stargazers адміністраторами репозиторію, тож цей ряд більше не продовжується; загальна кількість зірок вище лишається актуальною.
Кожна точка охоплює 9 днів.
OpenSSF Scorecard 5.0 / 10
Незалежна, не прив'язана до інструментів оцінка безпеки від відкритого проєкту OpenSSF Scorecard. Кожна перевірка винагороджує практику безпеки, а не інструмент конкретного постачальника. Перевірки, які Scorecard не зміг визначити, позначено н/д і виключено з оцінки безпеки (вони ніколи не зараховуються як нуль).
| 10 | Binary-Artifacts | no binaries found in the repo |
| 0 | Branch-Protection | branch protection not enabled on development/release branches |
| 4 | CI-Tests | 9 out of 19 merged PRs checked by a CI test -- score normalized to 4 |
| 0 | CII-Best-Practices | no effort to earn an OpenSSF best practices badge detected |
| 1 | Code-Review | Found 4/23 approved changesets -- score normalized to 1 |
| 10 | Contributors | project has 23 contributing companies or organizations |
| 10 | Dangerous-Workflow | no dangerous workflow patterns detected |
| 10 | Dependency-Update-Tool | update tool detected |
| 0 | Fuzzing | project is not fuzzed |
| 10 | License | license file detected |
| 5 | Maintained | 3 commit(s) and 3 issue activity found in the last 90 days -- score normalized to 5 |
| н/д | Packaging | packaging workflow not detected |
| 7 | Pinned-Dependencies | dependency not pinned by hash detected -- score normalized to 7 |
| 0 | SAST | SAST tool is not run on all commits -- score normalized to 0 |
| 0 | Security-Policy | security policy file not detected |
| н/д | Signed-Releases | no releases found |
| 0 | Token-Permissions | detected GitHub workflow tokens with excessive permissions |
| 10 | Vulnerabilities | 0 existing vulnerabilities detected |
Прямі залежності 6
| Реєстр | Пакет | Обмеження версії | Маніфест |
|---|---|---|---|
| PyPI | numpy | >=1.25.2,<3 | pyproject.toml |
| PyPI | scipy | >=1.11.4,<2 | pyproject.toml |
| PyPI | scikit-learn | >=1.4.2,<2 | pyproject.toml |
| PyPI | sklearn-compat | >=0.1.6,<0.2 | pyproject.toml |
| PyPI | joblib | >=1.2.0,<2 | pyproject.toml |
| PyPI | threadpoolctl | >=2.0.0,<4 | pyproject.toml |
Усі залежності 28
Повний розв'язаний набір залежностей із графа залежностей GitHub: 6 прямих і 22 непрямих (транзитивних) пакетів. Транзитивне замикання є повним, коли в репозиторії закомічено lockfile.
| Реєстр | Пакет | Версія | Зв'язок |
|---|---|---|---|
| PyPI | joblib | — | пряма |
| PyPI | numpy | — | пряма |
| PyPI | scikit-learn | — | пряма |
| PyPI | scipy | — | пряма |
| PyPI | sklearn-compat | — | пряма |
| PyPI | threadpoolctl | — | пряма |
| PyPI | 0-15-dev0 | — | непряма |
| PyPI | black | 23.3.0 | непряма |
| PyPI | keras | — | непряма |
| PyPI | matplotlib | — | непряма |
| PyPI | memory-profiler | — | непряма |
| PyPI | numpydoc | — | непряма |
| PyPI | packaging | — | непряма |
| PyPI | pandas | — | непряма |
| PyPI | pydata-sphinx-theme | — | непряма |
| PyPI | pytest | — | непряма |
| PyPI | pytest-cov | — | непряма |
| PyPI | pytest-xdist | — | непряма |
| PyPI | ruff | 0.14.2 | непряма |
| PyPI | seaborn | — | непряма |
| PyPI | setuptools | — | непряма |
| PyPI | setuptools-scm | — | непряма |
| PyPI | sphinx | — | непряма |
| PyPI | sphinx-copybutton | — | непряма |
| PyPI | sphinx-design | — | непряма |
| PyPI | sphinx-gallery | — | непряма |
| PyPI | sphinxcontrib-bibtex | — | непряма |
| PyPI | tensorflow | — | непряма |
Сповіщення про залежності 0
Встановлення pypi:imbalanced-learn@0.14.2 тягне 7 пакетів, прямих і транзитивних: 0 мають відомі сповіщення, з них 0 — прямі залежності.
Жодне відоме сповіщення не стосується оцінених залежностей.
Сповіщення означає, що версія, записана в графі залежностей, потрапляє в уражений діапазон. Досяжність не аналізується, а граф містить піниї розробки й тестування — знахідка може стосуватися інструментів, а не поставленого коду.
Звіт у форматі JSON машиночитний
Зворотний зв’язок
Помітили щось хибне у цьому звіті або маєте чим поділитися? Неправильні вимірювання, непомічені інструменти, ідеї, запитання — усе доречно. Кожне повідомлення читається й отримує відповідь.
Оцінки — це сигнали, а не гарантії. Вони відображають публічно видимі практики на GitHub — це не аудит коду й не гарантія безпеки.
Відсутні дані виключаються, а ваги перенормовуються — нуль за відсутність ніколи не ставиться. Методологія версіонована й відкрита: метрики v2.10.0, схема v0.34.0 — повна методологія · вікі метрик.
Як окремий результат виглядає на тлі всього реєстру: сукупна статистика — PyPI.